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提出了一种新的组合优化方法———组合优化多智能体进化算法 .该方法将智能体固定在网格上 ,而每个智能体为了增加自身能量将与其邻域展开竞争 ,同样智能体也可进行自学习来增加能量 .理论分析证明算法具有全局收敛性 .在实验中 ,作者分别用强联接、弱联接、重叠联接等各种类型的欺骗函数对算法的性能进行了全面的测试 ,并将算法用于解决具有树状等级结构的问题 .比较结果表明文中算法所需的计算量远远小于其它方法 ,具有较快的收敛速度 .为了测试算法解决大规模问题的能力 ,作者还将算法用于解决上千维的欺骗问题和等级问题 ,结果表明该文算法的计算复杂度与问题规模成多项式的关系 .此外 ,将算法用于上千维的欺骗问题和等级问题 ,在国内外还均未见报到 .
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